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2024 年国际统计会议
目录 第 1 节：统计建模 第 2 节：生物统计学和生物信息学 第 3 节：机器学习和人工智能 第 4 节：教育应用 第 5 节：生物统计学和生物信息学、抽样调查 第 6 节：农业应用、制造业 第 7 节：统计建模 第 8 节：金融和营销数据分析、计量经济学建模 第 9 节：体育分析 第 10 节：机器学习和人工智能 第 11 节：数据挖掘和大数据分析 第 12 节：机器学习和人工智能 第 13 节：体育分析、时间序列分析与预测 第 14 节：机器学习和人工智能 第 15 节：贝叶斯统计与应用、统计建模 第 16 节：统计建模、数据挖掘和大数据分析
国际统计会议2024
Table of Contents SESSION 1: STATISTICAL MODELING SESSION 2: MACHINE LEARNING AND AI SESSION 3: BIOSTATISTICS AND BIOINFORMATICS SESSION 4: APPLICATIONS IN EDUCATION SESSION 5: BIOSTATISTICS AND BIOINFORMATICS, SAMPLE SURVEYS SESSION 6: APPLICATIONS IN AGRICULTURE, MANUFACTURING AND DEMOGRAPHY SESSION 7: STATISTICAL MODELING SESSION 8: FINANCIAL AND MARKETING DATA ANALYTICS, ECONOMETRIC MODELING SESSION 9: SPORTS ANALYTICS SESSION 10: MACHINE LEARNING AND AI SESSION 11：数据挖掘和大数据分析课程12：机器学习和AI会议13：体育分析，时间序列分析和预测会议14：机器学习和AI会议15：贝叶斯统计和应用程序，统计建模课程16：统计建模，数据挖掘和大数据分析
人工智能道德框架 - 数字政策办公室
道德人工智能框架最初是为了协助政府各局/部门规划、设计和实施人工智能和大数据分析，并将其应用于其信息技术项目和服务。框架包括指导原则、领先做法和人工智能评估，应适用于各局/部门的人工智能驱动的IT项目。人工智能评估包括供各局/部门在应用层面使用的评估模板，以支持各局/部门管理效益、影响和风险。尽管如此，此框架（包括指导原则、做法和评估模板）也适用于其他机构，此定制版本的框架经过适当修改（例如删除或调整政府特定术语），供机构在其IT项目中采用人工智能和大数据分析时参考。
人工智能智能水管理系统.pdf
数据驱动的“智能”应用已成为日常生活的颠覆者。创新型水务公司可从这场数字技术革命中受益，从而提高绩效。通过利用人工智能算法和大数据分析的力量，水务公司可最大限度地利用可用信息和数据，做出更好的决策，同时增强服务交付并降低成本。本简报介绍了人工智能的原理，供水公司着手进行数字化转型，以改善其供水运营，特别是解决未说明水的问题。本简报介绍了大数据分析和人工智能相关算法在供水中的一些最广泛的应用，讨论了水务公司如何试行人工智能来预测未说明水，并提出了实施建议和初步成本估算。
薛定谔的选票：量子信息与阿罗不可能定理的违反
自 Chaum 等人 [5] 以来，许多基于经典密码学的投票协议已经得到开发并成功应用。然而，基于经典密码学的协议的安全性基于一些未经证实的计算算法的复杂性，例如大数因式分解。量子计算的研究表明，量子计算机能够在短时间内对大数进行因式分解，这意味着基于此类算法的经典协议已经不安全。为了应对即将到来的量子计算机带来的风险，过去十年中已经开发了许多量子投票协议 [8, 24, 11, 9, 12, 10, 22, 25, 21, 20]。虽然所有这些工作都集中在从密码学角度研究投票的安全性问题，但 Bao 和 Halpern [3] 从社会选择理论的角度研究了量子投票，他们展示了
可持续海洋的科学技术和创新...
近年来，许多促成技术有望提高海洋活动和资源利用的效率和生产力。关键技术包括成像和物理传感器，卫星技术，高级材料，信息和通信技术，大数据分析，自治系统，生物技术，纳米技术和海底工程。印度的创新技术是基于海床的挖矿机器，用于收集矿物质，低温热海水淡化植物，深海微生物采样和孵化系统以及海啸预警的数据浮标。其他例子包括在泰国安装的渔船，以及采用液化天然气燃料发动机，以减少新加坡排放。第四次工业革命技术，例如区块链，物联网，云数据和大数据分析，也为管理，物流，运输和端口提供了重要的支持，以更加顺利地工作。
标题：人工智能在农业和环境科学中的应用
描述：本课程旨在介绍农业和环境科学的基本原理（精准农业、植物表型分析、农业食品中的区块链等）以及人工智能方法（机器人、大数据分析、图像分析等）在这些领域的应用。
在纳米比亚地质调查局中推进地球科学
摘要： - 随着可用的地球科学数据在数量和质量上增加，并且处理技术不断发展，纳米比亚地质调查局（GSN）需要整合创新的解决方案，以满足全球标准，并帮助吸引国家投资。通过实施人工智能（AI），GSN可以进一步矿物探索，使地质映射更加准确，并更好地监视环境。大数据分析可以处理大量的地质数据，例如用于矿物电位映射，而先进的地理空间技术为各种利益相关者提供了有关环境和自然危害监控等问题的实时信息。挑战，包括处理复杂数据所需的技术技能和对强大计算机的需求，以及必须解决道德问题，但是通过采用这些新技术，GSN可以为纳米比亚的可持续发展做出贡献。关键字： - 地球科学，纳米比亚地质调查，人工智能，大数据分析，机器学习，地理空间技术
计算机科学与工程部
1。V. Bhattacharjee Software Engg。，数据挖掘，知识工程，软计算2。Sandip Dutta密码学和网络安全，生物识别技术，网络安全，区块链，云计算中的安全性3。D. K. Mallick博士并行计算，并行体系结构，互连网络，分布式算法和WSN。4。（夫人）Aruna Jain计算机网络与安全，数据挖掘，软计算，网络工程，语音处理5。Bhaskar博士Karn Fuzzy逻辑，信息检索系统，软计算，网络法律，信息架构，知识管理，RTI，机器学习6.V. K. JHA博士数据挖掘，网络与安全，大数据分析7。K. S. Patnaik博士Engg博士，软计算，粗糙集，物联网。8。B. K. Sarkar机器学习，并行计算，遗传算法，库存控制，大数据分析。9。博士I. Mukherjee大数据，信息检索，网络挖掘和